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本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20) 训练轮数 1
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
‘张三’的单数据集查询。t表存储在数据提供方计算节点中。查询方不希望有人知道自己查询的是“张三”这个人,也不希望知道查出的这条信贷公式结果具体值。 具体操作步骤如下: 空间管理员登录TICS控制台。 作业发起方进入自己所属的计算节点,进入作业管理->隐匿查询->批量隐匿查询作业,单击创建。 编写完作业之后。单击保存,提交审批。
算节点中支持配置连接器,注册数据集,任务执行,查看任务执行日志。 连接器(Connector) 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板,目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器,并支持扩展增加新的连接器。 数据集(Data
政府多委办局之间密文数据融合计算,实现多方数据的融合分析。 基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析, 原始数据保存在各个用户本地,统计分析算子下推到本地数据域执行。 多方分析JOIN算子进行数据隐私保护,计算过程将多方加密后数据完成计算,计算结果加密返回给数据使用方。 支持自定
快速入门 TICS使用流程简介 步骤1:准备工作 步骤2:空间组织方邀请成员 步骤3:成员接受邀请 步骤4:(可选)下载计算节点配置信息 步骤5:空间成员部署计算节点 步骤6:空间成员发布数据 步骤7:空间成员创建作业 入门实践
约束与限制 使用TICS前,您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120,119,118
作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练; 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换; 训练过程中,各参与方计算节点会在本地生成子模型,由TICS负责安全聚合各子模型的参数,得到最终的模型; 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题: 横向联邦学习场景
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下: 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方
根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。
服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码,表明客户端尝试创建的资源已经存在,或者由于冲突请求的更新操作不能被完成。 410 Gone 客户端请求的资源已经不存在。返回该状态码,表明请求的资源已被永久删除。 411 Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息。
result_storage_region_name String 结果所在region name,最大长度128 obs_path String obs/本地文件路径,最大长度256 counter_map Map<String,Integer> 实例统计,最大长度1024 请求示例 查询学习类型作业执行结果
在TICS控制台通过下单建立数据空间,或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点,支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中,通过连接器连接数据源,用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。 父主题: 环境准备
C_REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN
REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN
disclose the specific value of the uniqueID…),则检查自己的最终输出结果中,是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字,而名字可以倒推身份证,因此这种计算会被认为是风险行为,拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may
用户可登录CCE集群,获取更多详情事件信息。出现此情况时,这里给出一种可参考的“强制删除计算节点方式”。 登录CCE控制台,查看部署计算节点的详情事件信息,参考查看计算节点部署情况。 单击“删除”按钮,删除负载。 图7 删除负载 单击“是”,确认删除。 图8 确认 登录TICS
fl作业类型枚举。TRAIN(训练),EVALUATE(评估)。 hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL(本地),MODEL_ARTS(modelarts) agent_id 是 String 作业发起可信计算节点id,最大32位,由字母和数字组成
乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤 实验结果 父主题: 使用场景